Ksi??ka ta zapewnia kompleksow? eksploracj? gl?bokiego uczenia si?, zaczynaj?c od podstaw sieci neuronowych, w tym algorytmu perceptronowego i kluczowych technik, takich jak propagacja wsteczna i feed-forward, optymalizacja i regularyzacja. Zagl?bia si? w podstawy gl?bokiego uczenia, obejmuj?ce wa?ne koncepcje, takie jak zej?cie gradientowe, propagacja wsteczna i rozwi?zania wyzwa?, takich jak problem znikaj?cego gradientu. Nast?pnie ksi??ka wprowadza konwolucyjne sieci neuronowe (CNN), wyja?niaj?c ich architektur?, warstwy konwolucji i l?czenia oraz zastosowania, takie jak uczenie transferowe do klasyfikacji obrazów. Ponadto omówiono zaawansowane architektury gl?bokiego uczenia, takie jak LSTM, GRU i autoenkodery, w tym ró?ne typy, takie jak rzadkie, denoisingowe i przeciwstawne sieci generatywne. Wreszcie, ksi??ka omawia szeroki zakres zastosowa? gl?bokiego uczenia si?, od przetwarzania obrazu i segmentacji po wykrywanie obiektów, generowanie wideo-tekstu i systemy dialogowe wykorzystuj?ce LSTM, zapewniaj?c zarówno teoretyczne zrozumienie, jak i praktyczne spostrze?enia dotycz?ce wdra?ania modeli gl?bokiego uczenia si?.